Desenho
Arquitetura, contratos e specs antes do código (OpenSpec, ADRs).
A-02.1 · o esquadro na planta
A-01Planta geral
Marcelo Machuca
Desenvolvedor de Soluções em IA
Desenho sistemas de IA e conduzo os agentes que escrevem o código. Meu trabalho é a arquitetura, os limites e as provas: testes, métricas e custo.
- Linha clara: o que eu desenho
- Laranja: os agentes que constroem
A-02Método
Como eu construo
Vibe-coding com disciplina de engenharia. Eu desenho o sistema e fixo os limites, uma frota de agentes escreve o código e nada entra sem prova.
Delego
Uma frota de agentes escreve o código em paralelo. Tenho um orquestrador próprio que roda Claude Code, Codex, Gemini e Cursor Agent como um runtime só.
A-02.2 · as quatro faixas laranja
Verifico
Testes, release gates, evals e revisão de diff. Nada é “pronto” sem evidência.
A-02.3 · o portão que todo agente atravessa
Meço
Telemetria e custo por cliente em produção (é o que o LumenAI faz).
A-02.4 · ligado ao módulo M-01
A-03Projetos
Projetos
Sete módulos na planta. Ao rolar, a frota de agentes ergue cada um; a altura do volume segue o log do número de commits.
LumenAI SDK
Python · OpenTelemetry
Transforma traces de GenAI em custo por cliente, em dólar, exportando só metadados, nunca prompts.
tenant→custo→normalização
Três processadores encadeados. Um span fica cobrado no tenant em que começou.
A 0.1.5 cobra a escrita de cache, marca como unpriced o evento que ficou sem preço, avisa quando um tenant chega a 80% e a 100% do orçamento (BudgetExporter) e ganhou testes com bibliotecas de instrumentação reais. A 0.1.6 guarda o orçamento no Redis: vários processos somam no mesmo total, que sobrevive a reinícios, e cada alerta dispara uma vez só.
Conferido contra uma conta real: em 6 chamadas reais do Axon Voice pela OpenRouter (gpt-4o-mini, com cache), o custo do LumenAI foi igual ao cobrado pela OpenRouter em cada chamada, US$ 0,00143115 no total, diferença zero. Ver a tabela ↗
tenant globex-legal · claude-sonnet-4-6 · 40.000→2.000 tokens · cache 30.000 · US$ 0,159- testes
- 222
- pacotes no PyPI
- 3
- demo reproduzível
- 3 tenants · US$ 0,19 no total
Sublinhe
BGE-M3 · FAISS · BM25 · FastAPI · React · iOS
RAG de corpus fechado feito para estudantes da saúde, a área de onde eu venho. Transforma material de aula e provas antigas em flashcards, questões e treino oral, sempre citando a página.
BGE-M3 + FAISS + BM25→fusão RRF→reranker→evals com juiz LLM
Quando o material não sustenta a resposta, ele se abstém.
- commits
- 1.140
- MVP fechado
- 05 out 2026
- stack
- FastAPI · React · iOS
repositório privado · case na entrevista
SynapseEngine
Memória para agentes via MCP: PageRank personalizado sobre um store bitemporal.
Um firewall pré-execução inspeciona cada comando de shell que um agente propõe. A telemetria mostra só números que de fato mediu.
758 commits desde 13 set 2026
repositório privado · case na entrevista
Task Dashboard
Painel local, só leitura, que mostra o que um agente de código está fazendo sem gastar tokens de modelo (polling com ETag/304).
Zero dependências de runtime. Widget MCP para Claude, Codex e Antigravity.
Axon Voice
Parceiro de trabalho por voz, local, que responde com fontes e aprende com você.
voz → Whisper → busca paralela (memória vetorial · base de conhecimento · grafo Neo4j) com fusão RRF → LLM local (Ollama) ou na nuvem → voz frase a frase
Cita a página exata ou diz que não sabe (RAG corretivo com LangGraph). Guarda o que você afirma num grafo de conhecimento com datas. Um orbe sempre visível: segure o Ctrl direito para falar de qualquer app.
1.622 testes · E2E com Playwright · nenhum teste chega à nuvem
Ver o estudo de caso e o vídeo →
Repositório privado · demonstração e decisões nesta página
VoiceLaunch TTS
TypeScript · Electron · React · Python FastAPI
Transforma digitação em um microfone de verdade para Discord e jogos.
Edge TTS online, com fallback automático para Kokoro/Piper locais quando a rede cai. O microfone virtual (VB-Cable) vem junto.
165 testes Vitest · E2E com Playwright · recursos de acessibilidade
Nexo Assist
Next.js 16 · Mastra · GPT-6 Luna (OpenRouter) · Drizzle + Turso · React 19 · Redux Toolkit
Agente de service desk de TI, feito para o desafio técnico de um processo seletivo. Cada resposta mostra o que ele entendeu, o que fez e por quê.
chat do funcionário→agente Mastra · 11 tools→console do analista
O funcionário conversa com o agente, que tenta resolver pela central de ajuda com busca híbrida e pergunta “Isso resolveu?”. Quando não resolve, ele monta o chamado para a pessoa confirmar, avisa se o prazo está em risco e percebe quando várias pessoas relatam o mesmo problema.
Do outro lado, o analista acompanha as conversas em tempo real (SSE), com o relatório da conversa, uma sugestão de resposta e os indicadores. Se o GPT-6 Luna falha, o passo vai para o Gemini Flash Lite e o trace diz quem respondeu.
As regras do service desk (prioridade, prazo, confirmação, privacidade) ficam em código testado, e o código decide quais tools o modelo pode usar em cada passo. O modelo escolhido foi conferido depois num benchmark com 7 modelos, com custo real medido.
- testes unitários
- 472
- testes E2E
- 42
- evals
- 36/36 · red team 21/21
busca híbrida 84% → 94% · funcionário simulado pass^1 0,72 → 0,93 · imagem Docker de 486 MB, 25/25 na prova de fumaça · CI no CircleCI e CD com Komodo puxando do Docker Hub, rodando
Ver o estudo de caso →Usar a demo ↗Repositório ↗Ver o vídeo de demo →
A-04Atividade
Atividade
GitHub · 26 out 2025 → 27 out 2026
- contribuições
- 6.779
- commits
- 5.690
- pull requests
- 888
- dias ativos
- 192
- dias de maior sequência
- 45
- contribuições no melhor dia
- 159
Planta-chave · calendário real, 53 semanas × 7 dias
Na planta 3D, cada dia vira uma pilha de blocos (1 bloco = até 5 contribuições) que os agentes empilham. Passe o cursor sobre uma pilha para ver o dia.
A-05Trajetória
Da medicina para a IA
Comecei na medicina. Hoje me preparo para o mercado de tecnologia construindo sistemas de IA de ponta a ponta: os agentes escrevem o código e eu respondo pela arquitetura e pelas provas. A faculdade de tecnologia vem a seguir.
- origem
Medicina, a área de onde eu venho.
lumen-ai-core publicado no PyPI.
Axon Voice fechado para uso local.
VoiceLaunch 1.3, primeiro release open source.
SynapseEngine começa.
Sublinhe, MVP fechado.
LumenAI SDK, revisão profunda: spans OpenInference cobrados, flush real, demo reproduzível e dashboard.
Axon Voice, nova versão: respostas com fontes, grafo de conhecimento e orbe sempre visível.
Nexo Assist, agente de service desk de TI, entregue como desafio técnico.
- próximo
Faculdade de tecnologia e a primeira oportunidade no mercado.
A-06Contato
Contato
Brasil · aberto a primeiras oportunidades.